統計學習(statistical learning)是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科. 統計學習也稱為統計機器學習(statistical machine learning). 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在 ...
最近工作了一段時間,今天跟大家討論一下關於 規則與模型 的問題。 大家肯定都知道,機器學習方法主要分兩類,一類是基於統計的方法,比如貝葉斯 KNN等,都是對數據的某種特征進行歸類計算得到數據划分的依據的 另一類是基於規則的方法,比如,語義規則,語法規則或者業務規則等等,這些規則主要是根據數據本身的特征人為地對分類細節進行限定,沒有什么太高深的理論,但是實用性很強。當然,我覺得還有第三種方法,就是 ...
2015-08-11 10:47 1 2304 推薦指數:
統計學習(statistical learning)是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科. 統計學習也稱為統計機器學習(statistical machine learning). 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在 ...
網上有一些向量求導的總結,把20多種情況一一考慮,很是麻煩,本文希望找出向量求導的基本法則。 向量求導與標量求導法則不同的是,向量的求導還要注意結果的排法問題。注意排法是因為當一個目標函數是多個成分 ...
機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向,無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率,本文中將介紹機器學習中各種“度量”,“度量”主要由兩種,分別為距離、相似度和相關系數 ...
如何理解機器學習和統計中的AUC? 分三部分,第一部分是對 AUC 的基本介紹,包括 AUC 的定義,解釋,以及算法和代碼,第二部分用邏輯回歸作為例子來說明如何通過直接優化 AUC 來訓練,第三部分,內容完全由 @李大貓原創——如何根據 auc 值來計算真正的類別,換句話說,就是對 auc ...
學習資源 公開課 入門 機器學習 - 吳恩達 進階 CS229 - 吳恩達 DS-GA 1003 機器學習基石 - 林軒田 機器學習技法 - 林軒田 ...
曾為培訓講師,由於涉及公司版權問題,現文章內容全部重寫,地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
一、監督學習簡介 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在規則化參數的同時最小化誤差。最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練數據,而規則化參數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練數據 ...
在這里主要討論兩種歸一化方法: 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling) 線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的范圍,歸一化公式如下: 該方法實現對原始數據的等比例縮放,其中Xnorm為歸一化后的數據,X為原始數據,Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值 ...